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公开(公告)号：CN111817814A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010535524.6
申请日：2020-06-12
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04K3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于SSB的5G NR信号屏蔽方法及系统。该方法的步骤包括：采集5G NR无线信号；利用5G NR无线信号获取物理小区标识，并进行物理信道解码；利用物理小区标识以及物理信道解码获得的信息，生成干扰信号；发射干扰信号，以屏蔽5G NR无线信号。该系统包括信号采集模块、基带处理模块和信号发射模块。本发明的干扰信号只针对下行SSB信号，不干扰上行链路，不影响基站的正常使用；本发明采用同步再造同步信号的方式，只占用少量的时频资源，相比压制式干扰方法，发射功率小，不影响身体健康，有效干扰距离大；本发明支持5G NR多种子载波间隔配置参数。
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公开(公告)号：CN107680543B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710789961.9
申请日：2017-09-05
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G09G3/36 , G09G3/3208
Abstract: 本发明提供一种防偷窥的安全显示方法，步骤包括：接收一秘密图像，据以产生一辅助图像，通过一显示模块以一固定的刷新频率交替显示该秘密图像和辅助图像，呈现一裸眼看到的纯色灰度图像，一快门式同步眼镜以相同的频率控制开闭，以仅捕捉所述秘密图像。本发明还提供一种具有欺伪效果的安全显示方法，步骤包括：接收一初始秘密图像和一伪装图像，利用伽马变换及亮度调制方法产生一秘密图像和一辅助图像，并通过一显示模块以一固定的刷新频率交替显示所述秘密图像和辅助图像，呈现一裸眼看到的伪装图像，一快门式同步眼镜以与所述显示模块相同的频率控制开闭，以仅捕捉所述秘密图像。本发明还提供一种安全显示系统。
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公开(公告)号：CN110798274A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911079177.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于极化信道容量的极化调制星座设计方法及装置。本方法为：1)建立极化调制通信场景下的无线通信极化信道模型HP；根据设定的调制阶数M，确定极化调制通信条件下的星座限制信道容量CΓ计算模型；Γ为M阶极化状态调制符号集；2)根据无线通信极化信道模型HP的信道参数，优化计算调制阶数M时星座限制信道容量CΓ最大值；3)将星座限制信道容量CΓ最大值对应的极化调制星座作为最优星座。本发明可以搜索到接近最优的极化星座结构；本发明将信道的去极化效应考虑在内，在信道具有去极化效应的影响下，达到更大的信道容量。
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公开(公告)号：CN116186702B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310160409.9
申请日：2023-02-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/56 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/2415
Abstract: 以及动态协同特征表示 连接之后进行本发明公开了一种基于协同注意力的恶意 分类，得到恶意软件的分类结果。本发明可以实软件分类方法和装置，所述方法包括：获取恶意 现恶意软件的分类。软件的汇编指令序列和API调用序列；计算汇编指令序列的特征表示序列Sop和API调用序列的api op特征表示序列S ；将特征表示序列S 和特征表示序列Sapi分别输入Transformer神经网络模型，得到恶意软件的静态特征表示vop以及动态特征表示vapi，以及汇编指令序列的形式化表示Hop与apiAPI调用序列的形式化表示H ；将形式化表示Hop与形式化表示Hapi输入基于协同注意力的神经网络模型，得到该恶意软件的静态协同特征表(56)对比文件张志飞 等.一种基于深度可分离卷积和注意力机制的入侵检测方法.物联网学报.2022,第07卷(第01期),全文.Atzmuller M et al..HackerScope: TheDynamics of a Massive Hacker OnlineEcosystem. 2020 IEEE/ACM INTERNATIONALCONFERENCE ON ADVANCES IN SOCIAL NETWORKSANALYSIS AND MINING (ASONAM).2020,第361-368页.
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公开(公告)号：CN119442229A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411438191.X
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/56 , G06F21/57 , G06F40/284 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开一种基于代码和语义特征的漏洞负载分类方法及系统，属于入侵检测技术领域。所述方法包括：编码漏洞负载，并对编码结果进行掩码后，通过预测掩码值得到所述漏洞负载的第一表征；基于TF‑IDF编码器获取所述漏洞负载的第二表征；综合所述第一表征和所述第二表征，得到所述漏洞负载的综合表征；对所述综合表征进行分类，得到所述漏洞负载的分类结果。本发明通过增强漏洞负载的表征能力，提高了漏洞检测的精准率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107680543A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710789961.9
申请日：2017-09-05
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G09G3/36 , G09G3/3208
Abstract: 本发明提供一种防偷窥的安全显示方法，步骤包括：接收一秘密图像，据以产生一辅助图像，通过一显示模块以一固定的刷新频率交替显示该秘密图像和辅助图像，呈现一裸眼看到的纯色灰度图像，一快门式同步眼镜以相同的频率控制开闭，以仅捕捉所述秘密图像。本发明还提供一种具有欺伪效果的安全显示方法，步骤包括：接收一初始秘密图像和一伪装图像，利用伽马变换及亮度调制方法产生一秘密图像和一辅助图像，并通过一显示模块以一固定的刷新频率交替显示所述秘密图像和辅助图像，呈现一裸眼看到的伪装图像，一快门式同步眼镜以与所述显示模块相同的频率控制开闭，以仅捕捉所述秘密图像。本发明还提供一种安全显示系统。
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公开(公告)号：CN113708884B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010440633.X
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04K3/00
Abstract: 本发明提供一种面向涉密会议场所的违规使用移动终端的转发干扰方法，该方法包括：依次接收p个频段数为n的5G无线信号，经模数转换得到p个n频段接收数据；将第q个n频段接收数据的第i频段数据依次写入存储单元中，覆盖存储单元中第q‑1个全频段接收数据的第i频段数据，1≤q≤p，1≤i≤n；根据延迟量，计算存储单元中第i频段数据的读取地址，读取存储单元中所有频段数据，得到一待发送数据，对各待发送数据进行数模转换，将各频段干扰信号发送至空中。本发明实现对高速率、低时延5G NR的信号的实时处理，算法复杂度低，干扰效率更高，且不影响其他用户的正常使用，并且所需的干信比更低，发射功率更小，满足环保、节能的需求。
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公开(公告)号：CN116305119A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310165123.X
申请日：2023-02-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于预测指导原型的APT恶意软件分类方法和装置，所述方法包括：获取恶意软件的API调用序列的全局特征编码和数值化编码序列；对数值化编码序列进行辅助功能分类任务和主要组织分类任务的特征提取后，结合全局特征编码，得到辅助功能分类任务和主要组织分类任务特征向量表示；使用辅助功能分类任务特征向量表示拟合特征空间中的功能类别高斯分布，以得到功能类别上的预测概率；结合功能类别上的预测概率，使主要组织分类任务特征向量表示拟合特征空间中组织类别多峰分布，以得到在各组织类别上的预测概率；基于恶意软件在各组织类别上的预测概率，得到恶意软件分类结果。本发明可以应对不断出现的新兴APT攻击团伙。
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公开(公告)号：CN112183199B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202010859898.3
申请日：2020-08-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F18/23 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/10
Abstract: 本发明实施例提供一种基于Fish‑SVC的2.4GHz频段信号识别方法及系统，该方法包括：获取2.4GHz频段的频域数据，并对所述2.4GHz频段的频域数据进行特征提取，得到信号特征；基于人工鱼寻优的启发式算法和支持向量聚类算法，对所述信号特征进行信号识别，确定信号类型。本发明实施例根据2.4GHz频段的频域数据特征对信号进行特征提取，基于人工鱼寻优的启发式算法以及支持向量聚类的聚类方法，提出一种基于Fish‑SVC的2.4GHz频段信号识别方法，实现该频段信号类型的准确识别。
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公开(公告)号：CN114866279A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210300704.5
申请日：2022-03-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种基于HTTP请求有效负载的漏洞攻击流量检测方法和系统。该方法包括：从HTTP请求中提取有效负载；对提取的有效负载进行向量化处理；利用向量化处理后的有效负载训练深度学习分类器，所述深度学习分类器对正常应用流量、可疑漏洞攻击流量进行分类；利用训练完成的深度学习分类器检测HTTP流量中的可疑漏洞攻击流量。本发明基于现有大量漏洞在HTTP流量上的表现形式，通过人工智能的方法提取出其中的共性，并形成对所有HTTP类型漏洞都可以检测发现的通用模型，在一定程度上解决了现在技术智能发现已知漏洞的局限性，能够发现未知漏洞。
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